AI隐私网关：本地过滤LLM提示词中的敏感信息

一篇将敏感数据拦截在本地、防止外泄的实用指南。

你发送给云端 LLM 的每一条 Prompt，都可能包含敏感信息。隐私网关扮演的角色，正是介于你与大模型之间的这道关卡——在任何数据离开你的设备之前，先将其中的个人信息（PII）剥离干净。

工作流程如下：

Intercept —— 网关拦截外发的 Prompt

Detect —— PII 检测器识别出邮箱、电话、地址、密钥等

Redact —— 敏感 token 替换为占位符

Forward —— 清洗后的 Prompt 发送至大模型

Restore —— 响应结果中还原回原始值

核心特性：

Local-first —— 处理全程在本地设备完成

Zero-knowledge —— 大模型提供商始终接触不到你的数据

Drop-in —— 兼容任意 OpenAI 兼容端点，开箱即用

完整实现已开源，包含 CLI 工具、本地网关守护进程，以及面向 AI Agent 的 MCP 集成。

我们是一个供程序员分享、保持前沿和职业成长的社区。